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| 本文作者： 貝爽 | 2020-08-28 20:12 |
量子計(jì)算發(fā)現(xiàn)了新大陸！
8月27日，谷歌量子計(jì)算研究團(tuán)隊(duì)宣布其使用量子計(jì)算機(jī)對(duì)化學(xué)反應(yīng)路徑進(jìn)行建模取得了突破性進(jìn)展，這是迄今為止首次，也是最大規(guī)模的化學(xué)量子計(jì)算。
其發(fā)表的題為《超導(dǎo)量子比特量子計(jì)算機(jī)的 Hartree-Fock 近似模擬》（Hartree-Fock on a Superconducting Qubit Quantum Computer）的成果論文，當(dāng)天便登上了《自然》雜志封面。
值得一提的是，這已經(jīng)是谷歌第二次因量子研究登上《自然》雜志封面了。
第一次是在去年10月，谷歌重磅發(fā)布量子優(yōu)越性研究成果。在這篇的論文中，谷歌用54個(gè)量子比特的數(shù)組達(dá)到了量子優(yōu)越性，并在200秒內(nèi)完成了規(guī)定操作，與此相同的運(yùn)算在當(dāng)時(shí)世界最大的超算summit上也需要10000年才能完成。
可以說(shuō)，此項(xiàng)研究在量子計(jì)算的歷史上將具有劃時(shí)代的意義。
而在這項(xiàng)研究中發(fā)揮關(guān)鍵作用的Sycamore 處理器，也正是本次化學(xué)實(shí)驗(yàn)中量子計(jì)算機(jī)所使用的處理器。
Sycamore 處理器
之所以采用量子計(jì)算機(jī)模擬，是由于原子和分子受量子力學(xué)系統(tǒng)控制，可以通過(guò)量子位來(lái)存儲(chǔ)信息并執(zhí)行計(jì)算，因此有望成為精確模擬的最佳方法。
具體而言，研究人員使用了噪聲魯棒的變分量子特征求解算法VQE（variational quantum eigensolver）直接模擬了化學(xué)機(jī)制。
在反應(yīng)中，兩個(gè)氮原子和兩個(gè)氫原子組成了二氮烯分子。其過(guò)程是，氫原子在氮原子周圍不斷移動(dòng)形成了不同的結(jié)構(gòu)。經(jīng)過(guò)檢測(cè)發(fā)現(xiàn)，量子模擬與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)上執(zhí)行的模擬結(jié)果基本吻合，由此可以確定量子模擬的有效性。
除此之外，整個(gè)Hartree-Fock運(yùn)算方程近似于一個(gè)真實(shí)化學(xué)系統(tǒng)，它是量子計(jì)算機(jī)上傳統(tǒng)化學(xué)計(jì)算的兩倍，并且包含了十倍的量子門操作。
雖然氮?dú)浞磻?yīng)是較為基礎(chǔ)的化學(xué)反應(yīng)，甚至不需要配備量子計(jì)算機(jī)來(lái)模擬就可以輕松得出結(jié)果，但研究人員Babbush介紹，此項(xiàng)研究驗(yàn)證了當(dāng)前量子計(jì)算機(jī)開發(fā)的算法可以達(dá)到實(shí)驗(yàn)預(yù)測(cè)所需的精度，開拓了一條通往量子化學(xué)系統(tǒng)逼真的模擬路徑。
接下來(lái)，他們會(huì)將量子模擬的算法擴(kuò)大到更復(fù)雜更大分子的化學(xué)反應(yīng)中，而這會(huì)非常容易，只需要更多的量子位和較小的算法調(diào)整即可。他強(qiáng)調(diào)稱，
未來(lái)我們甚至可以使用量子模擬來(lái)開發(fā)新的化學(xué)物質(zhì)。
使用量子計(jì)算機(jī)模擬分子系統(tǒng)的基態(tài)能量存在很多方法，而在本次研究中，研究人員專注于量子算法“構(gòu)件塊”（building block）或電路元圖，并通過(guò)VQE完善其性能。
在傳統(tǒng)設(shè)置中，該電路元圖等效于Hartree-Fock模型，是優(yōu)化版化學(xué)模擬算法的重要電路組件。該組件的魯棒誤差抑制對(duì)于精確模擬至關(guān)重要。
量子計(jì)算中的誤差是由于量子電路與環(huán)境的相互作用而產(chǎn)生的（即使很小的溫差也可能導(dǎo)致量子比特誤差）。
而無(wú)論是在量子比特還是其他方面產(chǎn)生的誤差，在模擬化學(xué)反應(yīng)時(shí)，量子算法必須以較低的成本解決掉這些誤差。就像實(shí)現(xiàn)量子糾錯(cuò)碼。
解決誤差最流行的方法是使用VQE。實(shí)驗(yàn)中，研究人員選用了幾年前開發(fā)的VQE，它將量子處理器看作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以通過(guò)最小化成本函數(shù)來(lái)優(yōu)化量子電路的參數(shù)，并解決嘈雜的量子邏輯。
簡(jiǎn)言之，就像傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)優(yōu)化容忍數(shù)據(jù)中的缺陷一樣，VQE可以通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整量子電路參數(shù)解決量子計(jì)算過(guò)程中產(chǎn)生的誤差。
如上文所說(shuō)，本次研究的量子計(jì)算機(jī)采用的是Sycamore處理器。
本次化學(xué)模擬實(shí)驗(yàn)需要更少的量子比特，但是需要更高的量子門保真度來(lái)解決化學(xué)鍵問(wèn)題。這導(dǎo)致了新的，有針對(duì)性的校準(zhǔn)技術(shù)的發(fā)展，該技術(shù)可以最佳地放大誤差，從而便于對(duì)其進(jìn)行診斷和糾正。
10個(gè)量子比特上模擬Hartree-Fock對(duì)分子幾何形狀的能量預(yù)測(cè)
其誤差成因可能來(lái)源于量子硬件堆棧中。
Sycamore具有54比特，由140多個(gè)單獨(dú)可調(diào)的元件組成，每個(gè)元件都由高速模擬電脈沖控制。要實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)設(shè)備的精確控制，需要對(duì)2000多個(gè)控制參數(shù)進(jìn)行微調(diào)，即使這些參數(shù)中的微小誤差也可以迅速擴(kuò)大總計(jì)算中的誤差。
為了準(zhǔn)確地控制設(shè)備，研究人員使用了自動(dòng)化的框架，該框架將控制問(wèn)題映射到具有數(shù)千個(gè)節(jié)點(diǎn)的圖形上，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)物理實(shí)驗(yàn)以確定一個(gè)未知參數(shù)。遍歷此圖可從設(shè)備的先驗(yàn)知識(shí)轉(zhuǎn)移到高保真量子處理器，并且可以在不到一天時(shí)間內(nèi)完成。
最終，這些技術(shù)與算法誤差緩解技術(shù)一起減少了錯(cuò)誤數(shù)量級(jí)。如下圖：
上圖為氫原子線性鏈的能量隨著每個(gè)原子之間的鍵距增加而增加。 其中，實(shí)線是使用經(jīng)典計(jì)算機(jī)進(jìn)行的Hartree-Fock模擬，而點(diǎn)是使用Sycamore處理器進(jìn)行計(jì)算的。
上圖為使用Sycamore計(jì)算的每個(gè)點(diǎn)的兩個(gè)準(zhǔn)確性度量（失真和平均絕對(duì)誤差）。 “Raw”是來(lái)自Sycamore的原始誤差。 “ + PS”是來(lái)自校正電子數(shù)量的一種誤差。 “ +Puriflication”是一種針對(duì)正確狀態(tài)緩解誤差的措施。 “ + VQE”是消除所有誤差后的優(yōu)化結(jié)果。
谷歌首席執(zhí)行官桑達(dá)爾·皮猜（Sundar Pichai）第一時(shí)間在Titter上表達(dá)了自己喜悅的心情，他稱，
此次在量子化學(xué)領(lǐng)域的最新成果是迄今為止最大的化學(xué)量子計(jì)算，也是第一次使用量子計(jì)算機(jī)對(duì)化學(xué)反應(yīng)路徑進(jìn)行建模。
電子能量的量子計(jì)算可以打破困擾多粒子量子力學(xué)的維數(shù)詛咒，換句話說(shuō)，通用量子計(jì)算機(jī)具有從根本上改變計(jì)算化學(xué)和材料科學(xué)的潛力，但在這些領(lǐng)域中，強(qiáng)電子相關(guān)性對(duì)傳統(tǒng)電子結(jié)構(gòu)方法帶來(lái)了阻礙。
而本次研究利用Sycamore處理器、VQE模型以及誤差緩解策略為量子化學(xué)系統(tǒng)開辟了一條新的路徑。通過(guò)對(duì)多達(dá)12個(gè)量子比特的仿真測(cè)試，確保了化學(xué)反應(yīng)精度，同時(shí)為擴(kuò)展到更大更復(fù)雜的化學(xué)系統(tǒng)提供了可能性。
研究團(tuán)隊(duì)表示，本次實(shí)驗(yàn)可以成為量子處理器實(shí)現(xiàn)化學(xué)計(jì)算的藍(lán)圖，以及物理模擬優(yōu)勢(shì)的起點(diǎn)。更重要的是，未來(lái)已知如何以一種簡(jiǎn)單的方式修改本實(shí)驗(yàn)中使用的量子電路，使得它們不再有效地可仿真，這將為改進(jìn)的量子算法和應(yīng)用確定新的方向。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)
引用鏈接：
論文：https://arxiv.org/pdf/2004.04174.pdf
代碼：https://github.com/quantumlib/ReCirq/tree/master/recirq/hfvqe
https://science.sciencemag.org/content/369/6507/1084
https://ai.googleblog.com/2020/08/scaling-up-fundamental-quantum.html
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